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MATEC Web Conf.
Volume 407, 2025
19e Congrès de la Société Française de Génie des Procédés (SFGP2024)
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Article Number | 04002 | |
Number of page(s) | 14 | |
Section | Méthodes & outils au service des procédés / Methods & Tools for Processes | |
DOI | https://doi.org/10.1051/matecconf/202540704002 | |
Published online | 04 March 2025 |
Bayesian predictive inference of acidity in high-level liquid waste concentrators at La Hague
Inférence bayésienne prédictive de l’acidité des évaporateurs de produits de fission du site de La Hague
1 Orano Recyclage, La Hague, France
2 Probayes, Montbonnot-Saint-Martin, France
In the reprocessing of spent nuclear fuel, concentrating fission product solutions, the primary source of radioactivity, is very important before vitrification. Evaporators heat these solutions while maintaining a consistent acidity level (between 2 N and 2.8 N) to effectively remove excess nitric acid. Given the complexity of the underlying phenomena, inherent industrial variability, and the limited number of laboratory acidity measurements, precise predictive modeling of acidity is essential for optimal evaporator operation.
Therefore, our work focuses on the quasi-continuous predictive modeling of acidity and its associated uncertainty. This approach integrates five years of historical operational data from the evaporators, along with laboratory acidity measurements, within a Bayesian framework. This methodology aims to ensure effective, reliable, and continuous control of the process throughout the evaporator’s operation.
Résumé
Dans le retraitement du combustible nucléaire usé, concentrer les solutions de produits de fission, principale source de radioactivité, est une opération très importante avant leur vitrification. Les évaporateurs chauffent ces solutions tout en maintenant une acidité constante (entre 2 N et 2.8 N) pour éliminer efficacement l’excès d’acide nitrique. Étant donné la complexité des phénomènes en jeu, la variabilité industrielle inhérente et le nombre restreint de mesures d’acidité issues du laboratoire, une modélisation prédictive précise de l’acidité est souhaitée pour optimiser la conduite des évaporateurs.
Par conséquent, notre travail portera sur la modélisation prédictive quasi-continue de l’acidité et son incertitude associée. Cette approche intégrera un historique de cinq années de données chronologiques de fonctionnement des évaporateurs ainsi que des mesures d’analyse en laboratoire de l’acidité, le tout dans un cadre bayésien. Cette méthodologie vise à garantir un contrôle efficace, fiable et continu du procédé tout au long de l’exploitation de l’évaporateur.
© The Authors, published by EDP Sciences, 2025
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